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　　在传统模式下，GPU采购成本高昂，若每个任务都独占一张卡，大量显存与算力会长期处于闲置状态，不仅造成资源浪费，更让企业AI项目的成本居高不下。HAMi vGPU通过Virtual VRAM技术，可将单卡显存等效扩展至256GB，突破物理硬件的显存上限，让企业无需采购高端大显存GPU，就能满足大模型训练、推理等显存密集型任务的需求，大幅降低硬件采购门槛。通过这种细粒度切分，原本需要占用4张卡的任务可被压缩至2张卡内完成，完美释放闲置资源承接新业务。

　　这项业务以 Phanthy 万神殿为核心，联动 PhanRouter模型网关、PhanClaw 安全管控，搭建起完整的Token 付费生态，采用 “按使用量付费” 模式，降低客户接入门槛，Token 可跨平台复用，覆盖上亿消费电子终端。同时，公司将其API能力植入联想、宏碁等合作厂商的智能手表、AI眼镜等消费电子终端，目前已覆盖上亿设备。这种B端技术积累、C端规模化应用、数据反哺模型的循环，为其Token业务提供了独特的落地场景。

　　第三大业务Agentic AI，则是范式智能将技术势能转化为深层客户价值与高额收入的“尖刀”。2025年，该业务收入5.03亿元，同比增长93.2%。其核心商业模式是“Result as a Service”，即按结果付费。公司的收费与客户的业务成果直接挂钩，带来了极高的客户粘性。一旦合作，AI的能力便与客户的核心业务运营深度嵌合，客户转换成本极高。这使范式智能从传统的技术供应商角色，升级为客户不可或缺的数字生产力合伙人。

　　从关键技术来看，国产GPU在推理场景的性能已实现对英伟达4090等主流型号的平替，但产业落地痛点仍较为突出。部署 AI 的路径大致可以概括为几步，先买 GPU，再选模型，然后完成训练和部署，最后上线业务。在英伟达体系下，这条链路相对完整，上下游衔接也更成熟。但由于国产算力生态刚起步，切换至国产芯片后，模型适配不充分、工具链兼容性不足、算力调用效率偏低等问题集中凸显，直接制约AI项目的推进节奏与落地成效。范式智能的AI Platform恰好精准切入这一核心痛点，打造了ModelHub XC、HAMi vGPU、PhanthyCloud构成的端到端方案，成为承接国产算力替代红利的关键载体。